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Introducción
La longevidad en el ganado productor de leche es una característica económica importante que presenta variabilidad genética, por lo general baja, pero suficiente para que haya progreso genético en las generaciones posteriores1,2. Los países que evalúan longevidad en ganado productor de leche la han medido como la vida de hato3,vida productiva3,4,longevidad funcional5,6, longevidad verdadera5,6, duración de la vida productiva7, longevidad a los 84 meses de edad8, longevidad antes del desecho o censura9, permanencia10, esperanza de vida11,12 y vida de ordeño13. Las bajas estimaciones de las heredabilidades (0.02 a 0.11)14 son el resultado de una variabilidad residual relativamente alta, lo que puede explicarse por la complejidad del rasgo y la influencia considerable de factores ambientales como el manejo. La vida productiva de las vacas lecheras es difícil de mejorar genéticamente debido, entre otros factores, a que los datos completos están disponibles demasiado tarde para los animales de interés, por lo que una selección temprana de la longevidad, que sería lo adecuado, se imposibilita. Diferentes autores han mencionado que mejorar la longevidad identificando tempranamente a los animales superiores es posible utilizando rasgos correlacionados, como es el caso de Maugan et al15 que incluyeron en su modelo características correlacionadas entre ellas y con la longevidad funcional como la composición de la ubre, fertilidad, índice de células somáticas e incidencia de mastitis para poder incluir a animales jóvenes en la evaluación genética de longevidad de manera temprana en ganado Holstein; por otro lado, se han estudiado en vacas Montbeliarde italianas 13 características de tipo que estuvieron correlacionadas con la supervivencia, permitiendo su predicción temprana16; otros investigadores utilizaron correlaciones de 15 características de tipo con la vida de hato a los 48 meses de edad en ganado Guernsey17. La selección temprana también se puede lograr con la evaluación no lineal de datos censurados18 o utilizando longevidades predichas para vacas vivas además de los datos de longevidad completa8,12. Esta última metodología se utiliza en Estados Unidos de Norteamérica8 para evaluar longevidad de ganado lechero medida como meses en producción a los 84 meses de edad (MEP84) porque permite el uso de registros incompletos provenientes de vacas que aún siguen vivas al momento de la evaluación, comúnmente llamados registros censurados. El proceso se basa en la predicción fenotípica de los MEP84 de los animales aún no desechados, a partir de regresores poblacionales para extender la duración de vida productiva y su posterior ajuste para homologar varianzas, proceso similar al aplicado a la extensión de las lactaciones incompletas para la característica de producción de leche19. Adicionalmente, al ser MEP84 una variable continua, representa mejor la vida útil de una vaca y hace que la distribución de la variable se aproxime a la distribución normal, permitiendo disponer tanto de datos completos hasta el desecho de vacas de edades muy avanzadas como de datos censurados de vacas más jóvenes8. En México, la evaluación de longevidad en ganado Holstein se hace solo para machos utilizando un modelo de supervivencia20, esto es una limitante porque se necesitan indicadores de vida temprana para ayudar a los ganaderos en la selección de animales que tienen más probabilidades de alcanzar su máximo potencial, por lo tanto la utilización de MEP84 y un modelo lineal, no solo permitirá realizar la evaluación de hembras directamente, también permitirá incluir información genómica en un futuro cercano. Un primer paso para implementar la evaluación de MEP84 en la población Holstein de México es la predicción de la variable en animales que aún estén activos o aquellos que por cualquier razón se desconozca su longevidad verdadera, por lo que el objetivo de este estudio fue predecir los meses en producción a los 84 meses de edad a partir de información productiva y reproductiva complementaria en registros de vacas Holstein de México, utilizando el modelo de regresión lineal simple desarrollado por VanRaden y Klaaskate8 y evaluar el ajuste de este modelo.
Material y métodos
Se usó información del sistema de control de producción de la Asociación Holstein de México. Se incluyó información de vida productiva observada de un total de 70,314 vacas con 1 a 5 partos porque no hubo vacas que iniciaran su sexta lactancia antes de los 84 meses. La variable dependiente se estableció como los meses en producción a los 84 meses de edad estableciendo un máximo de 10 meses en producción por cada lactación para no favorecer indirectamente a vacas con lactaciones extendidas8. Para poder predecir MEP84, se utilizaron las variables independientes incluidas en el modelo estadístico de Van Raden y Klaasklate8 y disponibles al terminar cada parto del 1 al 5, la cual consistió en los meses en producción acumulados (MACL), meses en producción en el último parto (MLPA), el estado de la lactación al momento de la eliminación o finalización de la lactación (EDL), el índice de gestación al momento de la eliminación o finalización de la lactación (IDG), la interacción del hato-año y estación de primer parto y la edad al primer parto y la producción de leche medida en kilos ajustada a 305 días equivalente maduro (PE). Aunque este modelo8 incluyó la variable días secos, estos no se incluyeron en el modelo por mostrar variaciones no explicadas importantes (análisis no presentado en este estudio). El IDG fue igual a 1 si la vaca se encontraba gestante; se consideró gestante a la vaca si tenía más de 70 días de haber sido inseminada artificialmente o tenía diagnóstico de gestación o contó con parto subsiguiente al analizado o cero en cualquier otro caso. El índice del estado de la lactación (EDL) se codificó como cero cuando la vaca estaba seca o en ordeño de más de 305 días y como uno si la vaca se encontraba en ordeño dentro de los 305 días. También se consideró la edad al primer parto en meses en sus efectos lineal y cuadrático.
Para los cálculos se consideraron cinco escenarios, que representaron la cantidad de información con la que contaba la vaca para su predicción y dependieron del número de lactaciones completas con las que contaba. Es decir, si había terminado su primera lactación o su segunda lactación y así consecutivamente hasta su quinta lactación. El número de vacas que presentaron un parto completo fue de 26,704, dos partos completos 18,351, tres partos completos 10,496, cuatro partos completos 5,115 y hasta cinco partos completos 3,065. Lo dicho diferencia la MEP84 calculada en este estudio a la obtenida en la población de los Estados Unidos de Norteamérica, en donde la información que consideraron la obtuvieron a partir de diferentes grupos de edad8. En otras palabras, se ajustaron modelos separados para los animales eliminados durante su segunda, tercera, cuarta o quinta lactación, utilizando la información generada hasta el parto anterior. Se consideró como parto actual, la lactación durante la cual fue eliminada la vaca.
El modelo estadístico usado para la predicción de los MEP84 fue el siguiente:
Donde,
Resultados y discusión
En el Cuadro 1 se muestran los coeficientes de regresión y su valor de probabilidad, así como los coeficientes de determinación obtenidos del modelo para predecir la MEP84 a partir de información del primero, segundo, tercer, cuarto y quinto parto. El modelo explicó el 98, 96, 92, 79 y 44 % de la variación proveniente por los efectos incluidos para MEP84 para el primer hasta el quinto parto respectivamente.
Cuadro 1 Coeficientes de determinación, coeficientes de regresión y P-valor de las variables utilizadas en el modelo de predicción para MEP84 en los primeros cinco partos
| MEP84 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Variable | Primer parto | Segundo parto |
Tercer parto |
Cuarto parto |
Quinto parto |
| Coeficiente de regresión | |||||
| MACL, m | 0.8951*** | 0.8188*** | 0.6669*** | 0.4123*** | 0.1414*** |
| MLPA, m | 0.0034NS | 0.0265*** | 0.0714*** | 0.1329*** | 0.1348*** |
| EDL (0,1) | -0.0579** | 0.0166NS | 0.1330NS | 0.1801NS | 0.1781NS |
| IDG (0,1) | -0.7159*** | -1.1221*** | -1.7292*** | -2.0632*** | -1.4743*** |
| PE, kg | 0.0001*** | 0.0001*** | 0.0001*** | 0.0002*** | 0.0002** |
| R2, % | 98 | 96 | 92 | 79 | 44 |
MACL= meses en producción acumulados hasta el parto actual, MLPA= meses en producción en el parto actual, EDL= índice del estado de la lactación (0= en ordeño, 1= seca), IDG= índice de gestación (0= vacía, 1= gestante), PE= producción de leche en kg ajustada a 305 días EM en el parto actual, R2= coeficiente de determinación.
*** = menor de 0.001, ** = entre 0.001 y 0.01, * = entre 0.011 y 0.05, NS = arriba de 0.05
Para explicar el efecto de las variables independientes utilizadas en el modelo para predecir la MEP84 a través de los cinco partos se muestran las Figuras 1 a la 5. Los resultados mostraron que los MACL fueron significativos en todos los partos y con valores altos en los primeros tres partos, indicando que cuando se incrementa un mes de MACL, se incrementa 0.66 meses de MEP84 relación que va disminuyendo conforme aumenta el número de parto (Figura 1). Este resultado se debe a que MACL aporta directamente a MEP84 ya que son meses en producción ya realizados y esto se refleja en un incremento del pronóstico de MEP84. Se reportaron aumentos de un mes para la misma variable8. Los MLPA fueron significativos a partir del segundo parto hasta el quinto, e indican que al aumentar un mes en leche en el parto actual los MEP84 se incrementan en 0.026 para el segundo parto, en 0.071 para el tercer parto, en 0.133 para el cuarto parto y en 0.135 para el quinto, lo anterior puede deberse a dos factores: uno es la relación entre días en producción y producción total de leche, ya que a mayor producción de leche menor probabilidad de desecho; y el otro es que una vaca con más meses en producción en la última lactación está más cerca de llegar al final de la misma y se incrementa la posibilidad de iniciar una nueva lactación y con esto se eleva la esperanza de una mayor MEP84, además de que en general estas vacas presentan una menor probabilidad de tener problemas de locomoción o de salud, quedan gestantes con mayor facilidad y tienen mayores producciones de leche, lo que concuerda con lo dicho por Dallago et al22.
Los MLPA no fueron significativos al primer parto probablemente por la distancia en tiempo entre los MLPA de la primera lactación y la fecha de desecho de la vaca. Conforme se acerca la vaca al final de su vida productiva, los MLPA tienden a ser importantes en la predicción de MEP84 porque al tener mayores meses en producción en la lactación anterior predeciría que la vaca se mantuvo más tiempo en el hato productivo, debido a que tenía una alta producción o tenía mayor fertilidad o mejor salud; al contrario, cuando se tiene una vaca con una lactación previa corta en principio debería tener menor MEP84, esto podría deberse a que las condiciones productivas o reproductivas dentro del hato no fueron las mejores para ella y le ocasionaran tener menores meses en producción con una mayor probabilidad de que se deseche en la siguiente lactación. Aunque los coeficientes de regresión del estado de la lactación (EDL) fueron en magnitud similares a los de otras características como MLPA para los partos 2 a 5, solo fueron significativos para el primer parto. En el caso del primer parto, cuando la vaca está en ordeño, la predicción de MEP84 disminuye 0.06 meses con respecto a que si la vaca esté en periodo seco (Figura 3). Esto se podría deber a que cuando la vaca es primípara y termina su lactación sin reportar un secado, se encuentra en desventaja contra las vacas que terminan su ciclo con un secado por estar menos preparadas para iniciar un nuevo ciclo productivo y con ello disminuyen su esperanza de MEP84. Contradictoriamente, cuando la vaca terminó su tercera lactación sin un registro de secado, la predicción de MEP84 aumentó 0.13 meses (P<0.05) debido, probablemente, a que la vaca ya está cerca de alcanzar su medición real de MEP84, y el que no cuente con información de la fecha de secado en este momento no es tan crítico en la predicción de MEP84. Por otra parte, cuando la vaca no estaba gestante (IDG) al finalizar la lactación previa, la predicción de MEP84 fue negativa en los cinco partos (P<0.0001) con una tendencia que indica que va disminuyendo conforme aumenta el número de parto hasta disminuir 2.06 meses en el cuarto parto (Figura 4), lo que indica que el que la vaca no tenga asegurado un próximo parto al momento de la predicción, disminuye drásticamente el MEP84 predicho, lo que concuerda con lo reportado por varios autores1,23,24. Finalmente, el efecto de la PE sobre MEP84 fue significativo en los cinco partos indicando que al aumentar un kilo la producción de leche, los MEP84 predichos tiene un aumento de 0.0001 meses para los primeros tres partos y de 0.0002 meses para el cuarto y quinto parto (Figura 5). Esto puede reflejar el hecho de que cuando las vacas tienen una mayor producción de leche, los ganaderos tienden a darles más oportunidades de quedarse en el establo, incrementando sus MEP8420. Sin embargo, la gran variación que existe en esta variable hace que el efecto sea pequeño comparado con los de las otras variables en el estudio. La edad al primer parto en su efecto lineal y cuadrático no fueron significativas en ningún parto.
Conclusiones e implicaciones
De acuerdo a los resultados obtenidos en este estudio, es posible predecir con alta precisión MEP84 en vacas Holstein productoras de leche, con cuando menos una lactación terminada a partir de la producción de leche en kilogramos ajustada a 305 días EM, los meses en producción acumulados, los meses en producción de la última lactación, si la vaca está en producción o seca y si se encuentra gestante o no, variables comunes en los controles de producción lecheros. Por otro lado, el MEP84 pronosticado fue mayor para las vacas que tenían más meses en producción en su última lactación completa registrada, se encontraban en producción en su último registro (excepto vacas de segunda lactación) o estaban gestantes al final de la última lactación.
La predicción de MEP84 permitirá incluir en la evaluación genética de esta población a animales que no han terminado su vida productiva, información que ayudará a los productores en el mejoramiento genético de la longevidad en sus hatos.
